Un histograma es la mejor manera de visualizar la distribución de frecuencia de un conjunto de datos al dividirlo en pequeños intervalos de igual tamaño llamados contenedores. La función de histograma Numpy es similar a la función hist() de la biblioteca matplotlib, la única diferencia es que el histograma Numpy da la representación numérica del conjunto de datos mientras que hist() da la representación gráfica del conjunto de datos.
Creación de histograma Numpy
Numpy tiene una función numpy.histogram() incorporada que representa la frecuencia de distribución de datos en forma gráfica. Los rectángulos que tienen el mismo tamaño horizontal corresponden al intervalo de clase llamado bin y la altura variable correspondiente a la frecuencia.
Sintaxis:
numpy.histogram(data, bins=10, range=Ninguno, normed=Ninguno, pesos=Ninguno, densidad=Ninguno)
Los atributos de la función anterior se enumeran a continuación:
| Atributo | Parámetro |
|---|---|
| datos | array o secuencia de array a trazar |
| contenedores | int o secuencia de str define el número de contenedores de igual ancho en un rango, el valor predeterminado es 10 |
| rango | conjuntos de parámetros opcionales rango inferior y superior de contenedores |
| normado | parámetro opcional igual que el atributo de densidad, da un resultado incorrecto para un ancho de bandeja desigual |
| pesos | el parámetro opcional define una array de pesos que tienen las mismas dimensiones que los datos |
| densidad | parámetro opcional si el resultado falso contiene el número de muestras en cada contenedor, si el resultado verdadero contiene la función de densidad de probabilidad en el contenedor |
La función tiene dos valores de retorno, hist , que proporciona la array de valores del histograma, y edge_bin , que es una array de tipo de datos flotante que contiene los bordes del contenedor que tienen una longitud mayor que hist.
Ejemplo:
Python3
# Import libraries import numpy as np # Creating dataset a = np.random.randint(100, size =(50)) # Creating histogram np.histogram(a, bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]) hist, bins = np.histogram(a, bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]) # printing histogram print() print (hist) print (bins) print()
Producción:
Representación grafica
La representación numérica anterior del histograma se puede convertir en una forma gráfica. La función plt() presente en el submódulo pyplot de Matplotlib toma la array del conjunto de datos y la array de bin como parámetro y crea un histograma de los valores de datos correspondientes.
Ejemplo:
Python3
# import libraries
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# Creating dataset
a = np.random.randint(100, size =(50))
# Creating plot
fig = plt.figure(figsize =(10, 7))
plt.hist(a, bins = [0, 10, 20, 30,
40, 50, 60, 70,
80, 90, 100])
plt.title("Numpy Histogram")
# show plot
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jeeteshgavande30 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA